基于多傳感器和支持向量機(jī)的GMAW焊接過(guò)程模式識(shí)別研究

賀峰 史亞斌 王鋒 趙紅武 秦海兵

摘 要：GMAW（熔化極氣體保護(hù)焊）是一個(gè)復(fù)雜的物理、化學(xué)過(guò)程，存在高度的復(fù)雜性和非線性性，有效的提高對(duì)其焊接過(guò)程模式識(shí)別的準(zhǔn)確性一直是GMAW焊接過(guò)程監(jiān)控的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。文章提出一種基于多傳感器和SVM（支持向量機(jī)）的焊接過(guò)程模式識(shí)別方法。通過(guò)多傳感器對(duì)焊接過(guò)程中靶材力、振蕩、電弧電流、電壓和聲壓等信號(hào)同時(shí)進(jìn)行采集，并進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行方差、小波以及希爾伯特黃變換；再綜合焊接過(guò)程中各信號(hào)數(shù)據(jù)和訓(xùn)練樣本的特點(diǎn)選取并建立多分類(lèi)SVM和核函數(shù)模型，并利用對(duì)焊縫的CT斷層掃描加以驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法對(duì)焊接過(guò)程模式具有較高的準(zhǔn)確率。

關(guān)鍵詞：GMAW；多傳感器；支持向量機(jī)；焊接過(guò)程模式識(shí)別；參數(shù)優(yōu)化

中圖分類(lèi)號(hào)：TP212 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2018）34-0001-05

Abstract： GMAW （gas-shielded metal arc welding） is a complex physical and chemical process， there is a high degree of complexity and nonlinearity. Effectively improving the accuracy of pattern recognition of its welding process has been a key issue of GMAW process monitoring. A method for pattern recognition of welding process based on multi-sensor and SVM （support vector machine） is presented in this paper. The signals of target force， oscillation， arc current， voltage and sound pressure are collected at the same time by multi-sensors， and the variance， wavelet and Hilbert-Huang Transform are carried out. According to the characteristics of signal data and training samples in the welding process， the multi-classification SVM and kernel function models are established and verified by CT tomography of welding seams. The experimental results show that the method has a high accuracy for the welding process mode.

Keywords： GMAW； multi-sensor； support vector machine； pattern recognition of welding process； parameter optimization

1 概述

作為一種目前應(yīng)用最廣泛的焊接方法，GMAW焊具有成本低、焊絲利用率高、焊接速度快和對(duì)各種靶材適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，因此廣泛運(yùn)用于薄鋼板、低熔點(diǎn)材料的各類(lèi)焊接加工領(lǐng)域。但由于GMAW自身的焊接機(jī)理，在焊接過(guò)程中易產(chǎn)生飛濺、形成氣孔、夾雜等焊接缺陷，嚴(yán)重影響被加工工件的力學(xué)和密封性能，必須要對(duì)焊接過(guò)程進(jìn)行監(jiān)控從而實(shí)現(xiàn)質(zhì)量控制，考慮到焊接實(shí)際工況復(fù)雜，焊接環(huán)境較為惡劣，采用單一信號(hào)對(duì)焊接過(guò)程進(jìn)行辨識(shí)比較困難[1][2]，例如聲音信號(hào)極易受到焊接過(guò)程焊屑飛濺、噪聲、振動(dòng)以及其他環(huán)境的影響，實(shí)際采集過(guò)程中難以分離出有效的特征信號(hào)；實(shí)際焊接車(chē)間存在大量的并聯(lián)電器以及天車(chē)等大型啟重設(shè)備，使得焊接過(guò)程中電流電壓信號(hào)也會(huì)受到外界功率波動(dòng)所產(chǎn)生的電泳干擾，使得電弧信號(hào)波動(dòng)隨機(jī)性大，分析預(yù)測(cè)不夠準(zhǔn)確[3]。雖然焊接工藝的數(shù)值模擬已取得了相當(dāng)大的進(jìn)步，但是利用數(shù)值模擬的方法對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行濾波和估計(jì)需要相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間才能找到合適的匹配參數(shù)，都會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)特征參數(shù)提取的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，甚至出現(xiàn)焊接過(guò)程模式的誤識(shí)別[4]。

為了解決上述問(wèn)題，進(jìn)一步提高焊接過(guò)程模式識(shí)別系統(tǒng)的可靠性，本文提出一個(gè)基于多傳感器和SVM的焊接過(guò)程模式識(shí)別的方法。將焊接過(guò)程分為4個(gè)模式，即未焊接模式、正常焊接模式、過(guò)渡焊接模式和異常焊接模式；并根據(jù)焊接過(guò)程中焊接信號(hào)的隨機(jī)性和非線性性的特點(diǎn)選取并建立合適的多分類(lèi)SVM和核函數(shù)。根據(jù)獲得靶材的力信號(hào)、振蕩信號(hào)、電弧電信號(hào)和電弧聲信號(hào)等，利用其不同特征信號(hào)對(duì)特定過(guò)程模式不同的敏感度，來(lái)彌補(bǔ)和校準(zhǔn)單一傳感器的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。最后通過(guò)交叉驗(yàn)證、遺傳算法和粒子群算法三種方法下尋優(yōu)參數(shù)的對(duì)比，完成核函數(shù)的參數(shù)選定。并通過(guò)二次實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法對(duì)焊接過(guò)程模式具有較高的準(zhǔn)確率。

2 模式識(shí)別模型構(gòu)建

2.1 信號(hào)采集和特征提取

GMAW焊接過(guò)程中可獲取的信號(hào)源較多，一般包括靶材力信號(hào)、振動(dòng)振蕩信號(hào)、加速度信號(hào)、電流信號(hào)、電壓信號(hào)、聲音信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)和焊縫CCD圖像信號(hào)等。其中：靶材力、振蕩信號(hào)對(duì)外界敏感度低，具有很高的可靠性，且相對(duì)容易測(cè)量，是最能表征焊接過(guò)程模式的信號(hào)之一；焊接過(guò)程中的電流、電壓信號(hào)受周?chē)h(huán)境和工況的約束較小，是一種目前發(fā)展較為成熟且在實(shí)際應(yīng)用中最為廣泛的識(shí)別信號(hào)；聲壓信號(hào)是最易受到外界工況干擾的信號(hào)，但也是焊接過(guò)程中一種最易測(cè)得的信號(hào)，其高動(dòng)態(tài)的信息傳輸能力能較好的反映焊接過(guò)程。考慮到焊接過(guò)程中缺陷信號(hào)的隨機(jī)性和不穩(wěn)定性特點(diǎn)，對(duì)缺陷處的有效信號(hào)進(jìn)行方差分析、小波變換和希爾伯特黃變換的信號(hào)。

2.2 多分類(lèi)SVM的構(gòu)建

支持向量機(jī)方法是V.apnik等人根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論提出的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。它以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則為理論基礎(chǔ)，保證了通過(guò)有限訓(xùn)練樣本得到的小誤差分類(lèi)器對(duì)獨(dú)立測(cè)試集的測(cè)試誤差較小。在解決小樣本、非線性和高維的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)，非常適合于GMAW這種復(fù)雜的非線性系統(tǒng)建模環(huán)境。支持向量機(jī)分類(lèi)模型需考慮兩個(gè)主要因素：信號(hào)的特征提取和確定核函數(shù)參數(shù)。考慮GMAW焊接過(guò)程中特征信號(hào)非線性和樣本容量較小的特點(diǎn)，決定采用高斯徑向基（RBF）核函數(shù)作為SVM核函數(shù)。

3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

GMAW焊接過(guò)程中，靶材力信號(hào)、加速度信號(hào)、電弧電信號(hào)和聲壓信號(hào)通過(guò)靶材部位采用接觸性采集： 焊接過(guò)程中電流電壓通過(guò)霍爾元件截取焊槍輸出的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集；聲壓信號(hào)通過(guò)兩個(gè)噪聲傳感器分別對(duì)焊接環(huán)境和非焊接環(huán)境進(jìn)行同步采集，以便于后期實(shí)現(xiàn)物理降噪的目的；最終各信號(hào)統(tǒng)一經(jīng)過(guò)電荷放大或調(diào)制，由數(shù)據(jù)采集器采集。圖1為焊縫表面質(zhì)量的目檢情況。

數(shù)據(jù)采集平臺(tái) Kistler8763B100/AB三向加速度傳感器、Kistler9367C力傳感器、Kistler8152B111聲發(fā)射傳感器、CRY2110噪聲傳感器、電流電壓霍爾、Kistler5073電荷放大器、Dewe43A 16通道數(shù)據(jù)采集卡。

其中2、5、8、10、15、16區(qū)域焊縫表面存在部分夾雜，焊縫相對(duì)飽滿(mǎn)，但焊縫熔寬不整齊，表面上分析容易出現(xiàn)咬邊。但表面未發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重氣孔。除此之外，焊縫表面存在嚴(yán)重夾雜，接口處和焊縫邊緣比較常見(jiàn)。但表面未發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重氣孔。因此本文將這六個(gè)區(qū)域的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本對(duì)SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練，完成SVM模型參數(shù)尋優(yōu)。

4 模型訓(xùn)練

由于采用了RBF作為SVM的核函數(shù)，因此需要確定懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)？酌。這里分別利用交叉驗(yàn)證法、遺傳算法、粒子群算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，設(shè)計(jì)適合的目標(biāo)函數(shù)，對(duì)支持向量機(jī)參數(shù)的優(yōu)化。在最優(yōu)參數(shù)選擇時(shí)，考慮到過(guò)高的C會(huì)導(dǎo)致過(guò)學(xué)習(xí)狀態(tài)發(fā)生，所以在能夠達(dá)到最高驗(yàn)證分類(lèi)準(zhǔn)確率的參數(shù)中，選擇較小的懲罰參數(shù)C和與之對(duì)應(yīng)的核函數(shù)參數(shù)？酌，作為SVM最優(yōu)參數(shù)構(gòu)建最優(yōu)分類(lèi)決策函數(shù)。

規(guī)定采集過(guò)程中的訓(xùn)練樣本，包括10種信號(hào)各300個(gè)數(shù)據(jù)，其識(shí)別分辨率為0.1s，還包括300個(gè)數(shù)值0～3的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，所以，輸入的訓(xùn)練樣本為300*11的數(shù)據(jù)集。方差特征值再經(jīng)過(guò)歸一化處理，即為最終所需的數(shù)據(jù)格式。

4.1 交叉檢驗(yàn)參數(shù)尋優(yōu)

4.2 遺傳算法（GA）參數(shù)尋優(yōu)

設(shè)定遺傳算法（GA）最大進(jìn)化代數(shù)為100，最大種群數(shù)量為20，優(yōu)懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)？酌的變化范圍為[0，100]，尋優(yōu)結(jié)果如圖4所示。c=92.5878，？酌=6.884，準(zhǔn)確率為98%。

4.3 粒子群算法（PSO）參數(shù)尋優(yōu)

設(shè)定粒子群算法（PSO）最大進(jìn)化數(shù)量為200，最大種群數(shù)量為20，速度更新彈性系數(shù)為0.6，種群更新彈性系數(shù)為1，優(yōu)懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)？酌的變化范圍為[0.1，100]，尋優(yōu)結(jié)果如圖5所示。c=7.1531，？酌=12.4852，準(zhǔn)確率為99%。

以上三種方法的尋優(yōu)結(jié)果可以看出，遺傳算法和粒子群算法能達(dá)到較高的分類(lèi)準(zhǔn)確率，且優(yōu)化得到的C值較小，但這一分類(lèi)準(zhǔn)確率是針對(duì)訓(xùn)練樣本自身交叉檢驗(yàn)的結(jié)果，與焊接缺模式識(shí)別時(shí)的準(zhǔn)確率并沒(méi)有絕對(duì)對(duì)應(yīng)關(guān)系，結(jié)合實(shí)驗(yàn)效果，選擇粒子群算法尋優(yōu)結(jié)果進(jìn)行焊接缺陷模式識(shí)別。

5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

繼續(xù)進(jìn)行二次試驗(yàn)對(duì)兩塊120*100*10mm 45鋼完成的對(duì)接焊，并采集相應(yīng)焊接特征信號(hào)。通過(guò)目檢找到其中一處焊接缺陷區(qū)域，并找到對(duì)于的CT檢測(cè)圖6可以發(fā)現(xiàn)：

該焊接區(qū)域確實(shí)存在氣孔缺陷，因此將該焊接區(qū)域的信號(hào)進(jìn)行SVM焊接過(guò)程模式識(shí)別。其中實(shí)際預(yù)測(cè)為該區(qū)域的實(shí)際焊接狀態(tài)，預(yù)測(cè)數(shù)值為SVM模式識(shí)別的焊接模式，數(shù)據(jù)采樣點(diǎn)數(shù)為300，SVM系統(tǒng)的識(shí)別采樣頻率為150個(gè)點(diǎn)。圖7是SVM焊接模式識(shí)別圖，其中每組都包含了代表10種信號(hào)特征的10條曲線，Label表示訓(xùn)練樣本的實(shí)際狀態(tài)模式。

其中第0焊接模式是指為焊接模式；第1焊接模式為正常焊接模式；第2焊接模式為過(guò)渡焊接模式；第3焊接模式為異常焊接模式。預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際類(lèi)別對(duì)比如圖8-10所示。

對(duì)此段焊接區(qū)域進(jìn)行150次均布的CT截面掃描，完成對(duì)150個(gè)識(shí)別樣點(diǎn)的匹配工作，部分CT如圖11所示，然后進(jìn)行焊接模式的離散化統(tǒng)計(jì)，最后進(jìn)行分析。

從表2可知，方差特征模型對(duì)3類(lèi)，通過(guò)CT截面統(tǒng)計(jì)該模式下的CT斷層狀態(tài)有24個(gè)樣點(diǎn)，而模型完成的識(shí)別樣點(diǎn)有24個(gè)，即異常焊接階段的識(shí)別準(zhǔn)確率為100%，說(shuō)明方差特征SVM識(shí)別對(duì)3類(lèi)識(shí)別具有很高的可信度。對(duì)0類(lèi)和2類(lèi)的識(shí)別基本達(dá)到識(shí)別要求（90%以上），但是對(duì)于1類(lèi)樣本的識(shí)別出現(xiàn)一些錯(cuò)誤，識(shí)別率只有69.12%。

小波特征數(shù)據(jù)SVM識(shí)別預(yù)測(cè)分類(lèi)結(jié)果。模型對(duì)第0類(lèi)的分類(lèi)準(zhǔn)確率很高，由CT截面統(tǒng)計(jì)第3焊接模式下的CT斷層狀態(tài)有24個(gè)樣點(diǎn)，而模型完成的識(shí)別樣點(diǎn)有9個(gè)，因此該模型對(duì)第3類(lèi)識(shí)別的準(zhǔn)確率只有37.5%。

HHT變換SVM識(shí)別預(yù)測(cè)分類(lèi)結(jié)果。由CT統(tǒng)計(jì)第0焊接模式下的CT截面斷層狀態(tài)有48個(gè)樣點(diǎn)，而模型完成的識(shí)別樣點(diǎn)有35個(gè)；同理，由CT統(tǒng)計(jì)第1焊接模式下的CT斷層狀態(tài)有68個(gè)樣點(diǎn)，而模型完成的識(shí)別樣點(diǎn)有62個(gè)，因此模型對(duì)第0類(lèi)、第1類(lèi)幾乎無(wú)法區(qū)分。

6 結(jié)束語(yǔ)

為避免單一傳感器受到外部擾動(dòng)并對(duì)特征數(shù)據(jù)做出的錯(cuò)誤估計(jì)，本文建立了基于多傳感器和支持向量機(jī)的焊接過(guò)程模式識(shí)別的方法。試驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明：（1）通過(guò)對(duì)靶材力信號(hào)、振動(dòng)信號(hào)、電信號(hào)和聲壓信號(hào)同步采集并進(jìn)行方差、小波和希爾伯特黃變換得到信號(hào)特征和訓(xùn)練樣本的方法，確實(shí)能有效提高對(duì)焊接過(guò)程模式識(shí)別的準(zhǔn)確率；（2）利用粒子群算法能取得較高的焊接模式理論識(shí)別率（99%），可作為一種配合高斯徑向基（RBF）核函數(shù)參數(shù)尋優(yōu)的優(yōu)化算法。

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